Acerca de Diplomado en Ciencia de Datos
Desarrollar un pensamiento analítico basado en la información que se desprende del uso de datos, la generación y evaluación de modelos estadísticos y la visualización de la información para la toma de negocio. Además, se revisará la integración de lenguajes como Julia y SQL a la realidad de los datos de una organización. En Diplomado brinda las bases de estadística para iniciar una carrera como científico de datos. Con los conocimientos adquiridos, el estudiante podrá no sólo conocer herramientas técnicas en tendencia, sino pensar de manera distinta para hacer negocios.
Perfil Profesional
El egresado será capaz de integrar un pensamiento técnico y organizacional, de manera que podrá aplicar modelos analíticos y fundamentar sus decisiones, por medio de un análisis integral de las problemáticas actuales.
Modalidad de Estudio
Programa en modalidad 100% en línea el cual permite acceder a un estudio profesional sin barreras de tiempo y traslados
Campo Laboral
- Área de investigación en instituciones académicas de Educación Superior
- Empresas interesadas en hacer inteligencia de negocios
Duración del Diplomado en Ciencia de Datos
Duración: 7 meses
Plan de Estudios
Aprendizaje de Máquina para modelado de datos
- Conociendo la Ciencia de Datos y Python
- Aprendizaje Supervisado: Clasificación
- Aprendizaje no Supervisado: Clustering
- Construyendo nuestros primeros modelos con Machine Learning
- Aprendizaje Supervisado: Regresión
Python aplicado a ciencia de datos
- Conceptos básicos de aprendizaje automático
- Visualización de datos y storytelling usando Python
- Manipulación de datos usando Numpy y Pandas
- Aplicando técnicas de aprendizaje automático en negocios
- Introducción al aprendizaje profundo
Análisis Exploratorio de Datos
- La importancia de información
- datos de entrada
- Deducciones basadas en hechos: Estadística inferencial
- Regresando a lo básico: Estadística descriptiva
- Análisis de la regresión
- descubriendo la verdad
- Usos de la probabilidad
Heramientas Analíticas
- Graficación
- Aprendizaje automático con Julia
- Introducción a Julia
- Funciones
- Macros y Paquetes de terceros
- Recolección y Limpieza de datos con Julia
Business Understanding: Pensamiento analítico basado en datos.
- Rapid Miner
- Analythical thinking
- Enfoques de técnicas analíticas para el negocio
- Caso de aplicación
- Proyecto final
